基于机器视觉和信息融合的邻接苹果分割算法
基于视觉显著性改进的水果图像模糊聚类分割算法
72 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering图像与多媒体技术• Image & Multimedia Technology●山西省自然科学青年基金资助项目，基金号201601D202042；山西省国际科技合作项目（课题编号201603D421012）《基于群智感知的GNSS 区域增强信息提取关键技术研究》；资助单位：中国山西省人民政府。
【关键词】视觉显著性特征 水果图像 模糊聚类分割算法视觉显著性对于水果图像模糊聚类分割算法改进主要表现在其更好地描述果蔬图像的外形特征，从而提高识别系统的识别准确性。
传统的模糊聚类分割算法在发展中不断出现新的问题，而在其中加入视觉的特性，融合新的技术，从而对于传统模式有一定的改进作用。
基于目前国内水果发展情况来看，为了提高水果的工作效率，减低成本，对于自动化的模式加以运用的不断发展的方向趋势。
而在此模式上改进水果图像模糊聚类分割法是较为重要的，而将视觉显著想的特性融入其中，选择合适的图像分割手法，对传统模糊聚类分割算法的问题加以解决，从而在提高图像处理的水平的基础上提高水果的工作效率。
针对传统模糊聚类分割法中出现对于水果分割率不准确的问题，结合视觉显著性，对于其有一定的改进作用。
首先通过对水果模型的选取根据水果特性确定颜色模型，然后对模型进行不同程度的处基于视觉显著性改进的水果图像模糊聚类分割算法文/张薇1 王颖2理，在视觉显著性的特点基础上，形成图像聚类的空间，最后再将图像进行调整和改进，从而提供一种新的基础算法。
1 视觉显著性与模糊聚类分割算法1.1 视觉显著性视觉显著性是在视觉模型的基础上，对图像基本特征进行分析和整理，将其融入计算机发展中从而不断促进其应用范围的扩大。
基于视觉的显著性特征对显著的区域进行分析有着较为重要的意义，能够对有限的资源进行分配，使计算机对于易于观察的区域优先进行分配，从而在此基础上不断探索和发展。
基于机器视觉的苹果自动采摘分拣系统研究
基于机器视觉的苹果自动采摘分拣系统研究随着现代农业的发展和技术的进步，农作物的种植和采摘工作越来越需要依靠机械化和自动化的手段。
在果园中，苹果的采摘和分拣工作一直是一项耗时耗力的任务，传统的人工采摘方式效率低下且成本高昂。
因此，基于机器视觉的苹果自动采摘分拣系统成为了研究的热点之一。
1. 引言苹果自动采摘分拣系统的研究旨在利用机器视觉技术实现对苹果树上成熟苹果的准确识别和自动采摘，并通过分拣系统将采摘下来的苹果按照不同的品质和大小进行分拣。
这一系统的研发旨在提高生产效率和质量，降低人工成本和资源浪费。
2. 苹果自动采摘技术2.1 图像识别技术苹果自动采摘系统的核心技术是图像识别技术。
通过摄像头获取苹果树上的图像，运用机器学习和深度学习算法对苹果的成熟度、形状和颜色等特征进行识别，从而确定哪些苹果可以进行采摘。
2.2 机器运动控制技术苹果自动采摘系统需要将识别出的苹果准确地采摘下来，这涉及到机器运动控制技术的应用。
根据识别结果，系统可以控制机械臂精准地抓取苹果，并通过适当的力度和速度进行采摘，以避免对苹果造成损伤。
3. 苹果分拣技术3.1 品质检测苹果自动采摘系统在采摘下来的苹果进行分拣之前，需要对苹果的品质进行检测。
这可以通过机器视觉技术对苹果外观的颜色、大小和完整性等进行分析，判断苹果的成熟度和是否出现病虫害，从而区分出合格的苹果和不合格的苹果。
3.2 分拣机构分拣机构是苹果自动采摘系统中非常重要的组成部分，它可以根据品质检测的结果，将采摘下来的苹果按照不同的标准进行分类和分拣。
分拣机构可以根据苹果的大小、颜色和形状等特征，将苹果送入相应的容器或流水线，以供后续的包装和销售。
4. 系统优势与挑战4.1 系统优势基于机器视觉的苹果自动采摘分拣系统相比传统的人工采摘方式具有很多优势。
首先，它可以提高采摘效率，减少人工劳动力的使用。
其次，系统可以精确识别和分拣不同品质的苹果，保证产品质量的稳定。
此外，该系统还能减少因人为疲劳造成的误操作，提高工作安全性。
基于机器视觉的苹果大小自动分级方法
图 １ 分 级 系 统 示 意 图
苹 果输 送 翻转 机 构 主 要 由双 锥 式 滚筒 、摩 擦 带 和 倾 斜 条等 组 成 。该 机 构 由链 传 动 完成 ，双锥 式 滚 筒 通 过 水平 轴 装 在 链 条 上 ，并 能 随链 条 向前 运 动 。
上 的报 道 ， 国外 ， 果 收 获 后 要 经 过 严格 的分 级 ， 在 苹
这 样 不 仅 拉 开 了价格 档 次 ，而 且 也 方 便 了消 费 者 的 购 买 。 中 国在 加 人 Ｗ Ｏ之前 ，农 产 品关 税 一 直 保 持 Ｔ 在 很 高 的水 平 ，国外 苹果 没 有 在 实 质 上 冲 击本 土 苹 果 。现 在 ，我 国农 产 品 的市 场 之 门 已经 打 开 ，中 国 近 １ ０亿 的农 业 人 口要 面 临来 自世 界 的竞 争 “ 。 长 期 以来 ，我 国 乡村 劳 动 力 资 源 丰 富 ，苹 果 生 产 的分 级 只 采 用人 工 方 式 。人 工 分 级 存 在 明显 的 缺 点 ：首 先 ，分级 标 准 的客 观 性 水 平 差 ，同 一 品种 的 苹 果 对 于 不 同 的产 地 ，其 人 为 制 定 的分 级标 准 可 能 不 同 ，即 使是 同一 个 生 产 者 ， 由于 受 情 绪 和疲 劳程 度 的影 响 ，所把 握 的标 准 也 在 波 动 ；另 外 ，分 级 的
国的 苹 果 分级 现 状 直 接 导 致 其 质 量 大 打折 扣 。研 究
如 何 提 高 我 国 的苹 果 自动 分 级 水 平 ，提高 其 在 市 场
上 的竞 争力 ，对 于我 国这 样 一个 苹果 生 产 大 国 ，具
有 深远 意义 。在 此 基 础 上 ，本 文 提 出 了一 种 基 于 ＇ 机 器 视 觉 的苹 果 大 小 自动 分 级 方 法 。
基于机器视觉的苹果分级检测方法
• 7•苹果是人们在日常生活中喜闻乐见的水果，为了实现对苹果的快速分级，本文对基于机器视觉的苹果分级检测方法进行了探究。
先是通过图像预处理方法，对图像进行了图像降噪和图像分割等预处理操作，然后在苹果大小特征提取方面，提出利用最小外接圆法实现对苹果直径的计算；关于苹果形状特征提取，则选用了苹果横纵径比值的方法；在苹果颜色方面，使用HSI 颜色模型，并通过计算苹果红色着色率的方法进行其表面颜色等级的划分。
本文将人工分级与机器视觉分级进行对比。
数据表明利用机器视觉技术实现的苹果分级有很好的前景，可以有效的克服人工分级的不足，对于加快苹果产业智能化，及水果产业的智能化水平的提高都有很好的借鉴价值。
引言：随着高新技术的发展，高新技术与农业领域的结合也愈发深入，并对农业的发展起到重要的推动作用。
（Zhang B,Huang W,Li J,et al.Principles,developments and applications of computer vision for external quality inspection of fruits and vegetables:A review:Food Res.Int,2014；田有文，程怡，王小奇，等.基于高光谱成像的苹果虫害检测特征向量的选取：农业工程学报，2014；Neves D P,Mehdizadeh S A,Tscharke M,et al.Detection of flock movement and ehavior of broiler chickens at different feeders using image analysis:Inform.Process.Agric,2015）而其中典型的代表就是机器视觉技术。
机器视觉的技术最开始是在20世纪60年代时被提出的，到了80年代在我国国内也开始了相关的研究。
现在机器视觉技术已经在制造业的缺陷检测及自动化生产等领域获得了充分的应用。
基于机器视觉的水果分级方法研究综述
基于机器视觉的水果分级方法研究综述摘要：传统水果分级方法主要采用人工分级、机械分级的方法完成，存在效率低、成本高等缺陷。
随着计算机和人工智能技术的发展，基于机器视觉的智能水果分级方法成为新的发展趋势。
本文对近年来水果分级方法的研究工作进行了分析和总结，对比了不同研究方法的性能和适用性，最后对未来的发展方向做了展望。
关键词：机器视觉；水果分级；人工智能中图分类号：TP394.1；文献标识码：A1 引言随着健康生活理念的普及，人们对水果的需求与日俱增。
水果作为除粮食和蔬菜之外的第三大种植产业，是提高农民收入的重要来源。
虽然我国是水果生产大国，但是我国水果的出口量并不高，在国内的销售价格也不具备市场竞争力。
究其原因在于我国水果的质量参差不齐，水果的颜色、形状等外观形态是制约我国出口的质量问题之一。
因此，对水果进行外观检测并分级具有现实研究意义。
传统的水果分级主要依靠人工进行，该方法具有劳动力成本高、效率低以及分级标准不一等缺点；机械分级虽然可以节约劳动力，但是不能从水果的外观以及缺陷等方面进行等级划分；光电分级可对水果的颜色进行识别分类，但不能满足大小、缺陷等其他质量标准的要求。
人工智能和机器视觉的发展吸引了国内外大量学者开展农产品自动化分级方面的研究。
然而，目前的文献综述大多集中在基于机器视觉的水果目标识别与定位，在基于机器视觉的水果分级系统方面综述较少，本文在阅读参考近年来国内外水果分级方法的基础上，对现有的基于机器视觉的水果分级方法进行性能对比和分析，最后提出了几点展望。
2 水果分级方法1.机器视觉技术机器视觉技术是智能农业领域中的一个关键技术，以图像处理技术为基础。
该技术通过照相机代替人眼获取目标水果信息，然后利用图像处理技术提取对应的图像特征，最后根据分级标准对水果进行自动分级。
基于机器视觉的水果分级技术由于处理速度快、精度高、创伤小、成本低、自动化程度高等优点，具有逐步取代人工分级和机械分级的趋势。
基于机器视觉的水果分级分拣系统关键技术研究
基于机器视觉的水果分级分拣系统关键技术研究作者：刘福华来源：《机电信息》2021年第28期摘要：机器视觉就是利用图像摄取装置等产品代替人眼做测量和判断，当前在水果分级分拣领域应用极广，已成为工业机器人进行农产品自动化检测的研究热点，但如何对采集到的自然图像进行高效目标分割和识别检测，成为制约分拣机器人应用的技术难点。
现利用机器视觉测量精度高、结果稳定可靠和非接触性等优点，通过对苹果进行尺寸测量、空间定位，并根据果形大小、色泽光洁程度和表面缺陷等指标进行特征识别，实现对苹果品质的科学精准分级和自动分拣，并利用机械手臂自动完成不同等级水果的分拣，实现生产线上的“手眼”协调工作。
关键词：机器视觉;水果分级分拣;关键技术0 引言当前对苹果品质的检测工作主要依靠人工完成，但是人工检测会存在误判、效率低和成本高等问题，且对于后期的水果分拣工作也存在效率和准确率低的问题。
机器视觉就是用图像摄取装置等来代替人眼做一些分析和判断，自动得到一些问题的结果，近年来其以速度快、信息量大、功能多等特点在水果分级分拣领域得到了广泛应用[1-3]。
本研究从水果的分级分拣环节入手，利用图像分割和深度学习算法，达到了准确高效分拣水果的目的。
1 水果分级分拣系统硬件搭建水果分级分拣系统样机如图1所示，其主要由硬件系统和软件系统构成。
（1）硬件系统包括图像采集模块、机械手模块。
图像采集模块用于图像的获取，作为图像分析的数据源;机械手模块用于对水果进行抓取。
（2）软件系统主要实现苹果的智能识别和自动抓取功能，包括苹果定位模块、苹果分类识别模块和机械手抓取模块。
其中抓取系统的X轴、Y轴运动利用标准滑台实现，Z轴运动利用滚珠丝杠花键实现，同时还可以实现旋转和旋转移动;利用PLC对电机进行闭环控制，实现抓取装置准确定位;利用气缸驱动夹具实现抓取功能。
2 水果分级分拣系统关键技术研究基于机器视觉的苹果分拣系统要解决两个关键问题，一是如何通过图像来确定苹果的空间位置，二是如何通过图像来确定苹果的分类和分级。
基于机器视觉的水果的自动分级系统的设计
中 图 分 类 号 ：Ｔ ２５３ Ｓ ５ ．５ 文献 标 志 码 ：Ａ ｃ ｉ １． ６／ｓ ． ７ － ６ ６ Ｘ） ０ ２１． ７ ｌ ： ０３ ９ ｉ ｎ１ １９ ４ （ ． １． ０ ｏ ９ ｊｓ ６ ２ ０４
（ｃｏｌ ｆ ｌ ｔｃａｄＡ ｔ ｔ ｎｉｅｒ ｇ ｈ ｎｓｕＩｓｔｔ ｏ ｅｈ ｏ ｇ ，Ｃ ａｇｈ ， ｉ ｇｕ２ ５ ０ ，Ｃ ｉａ Ｓ ｈｏ ｏ ｅ ｒ ｎ ｕｏ ｉ Ｅ ｇ ｅｉ ，Ｃ ａ ｇｈ ｔｕ ｆ ｃｎｌ ｙ ｈ ｎｓｕ Ｊ ｎｓ １５ ０ ｈｎ） Ｅ ｃ ｉ ｍａｃ ｎ ｎ ｎｉ ｅ Ｔ ｏ ａ
Ｄｅ ｉｎ ｏ ｅ Ｆ ｕ ｔ ｔ ｍａｉ ｌｓ ｉ ｃ ｔ ｎ Ｓ ｓｅ Ｂａ ｅ ｎ Ｍａ ｈ ｎ ｓｏ ｓｇ ｆ ｈ ｒ ｉ Ａｕｏ ｔ Ｃ ａ ｓ ａｉ ｙ ｔｍ ｓ ｄ ｏ ｃ ｉ ｅＶｉｉｎ ｔ ｃ ｉ ｆ ｏ
Ｄ Ｎ ｎ Ｇ Ｏ Ｊ ｅ ＨＵ Ｐ ｉｙ ，Ｘ ｎ ｘ ｇ Ｕ ｉ Ｅ Ｇ Ｗａ ，’ Ａ ，Ｚ ｅ ｉ Ｕ Ｊ － ｉ ，Ｃ Ｉ ｕ － ｉ ｎ Ｗｅ
第 １ Ｏ期 （ 总第 ２ ５期） ９
２１ ０ ２年 １ Ｏ月
农产 品加工 ・ 学刊
Ａ ａ ｅ ｉ ｅｉ ｉａ ｏ ａｍ ｒｄ ｃｓ ｒｃ ｓｉｇ ｃｄ ｍ ｃＰ ｒ ｄｃ ｌ ｆ ｒ Ｐ ｏ ｕ ｔ Ｐ ｏ ｅｓ ｏ Ｆ ｎ
Ｎｏ １ ．Ｏ Ｏｅ ． ｔ
文章 编 号 ：１７ — ６ ６ （０ ２ １— １４ ０ ６ １ ９４ ２ １ ） ０ ０ ５ — ３
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基于机器视觉的苹果分拣关键技术研究
基于机器视觉的苹果分拣关键技术研究基于机器视觉的苹果分拣关键技术研究摘要：随着科技的不断进步，机器视觉技术在农业领域的应用日益广泛。
本文将重点研究基于机器视觉的苹果分拣关键技术，包括图像采集、图像处理和分类算法。
通过这些技术的研究与应用，可提高苹果分拣的效率和准确性，提高果品质量和产量。
第一部分：引言近年来，苹果产业得到了蓬勃发展，苹果的产量和质量成为农民和企业关注的重点。
然而，苹果的分拣过程依赖于人工，工作效率低下且存在人为误差。
为了解决这一问题，机器视觉技术成为了一种很有潜力的解决方案，通过图像采集、图像处理和分类算法，可以实现苹果的自动分拣，提高分拣效率和准确性。
第二部分：图像采集图像采集是苹果分拣中的第一步，它直接关系着后续的图像处理和分类算法的准确性。
采集苹果图像需要使用高分辨率的相机并选择适当的采集角度和光照条件。
此外，可采用多视角图像采集技术，以获取不同角度的苹果图像，提高分拣的准确性。
第三部分：图像处理苹果图像采集后，需要进行图像处理以去除噪声和提高图像质量。
首先，对图像进行预处理，包括去除背景、平滑处理和增强对比度。
接着，采用边缘检测、直方图均衡化等算法来提取苹果的特征，并进行图像分割，将苹果与背景分离。
最后，对分割后的苹果图像进行形态学运算和形状匹配，得到苹果的大小、形状等特征，为后续的分类算法提供数据支持。
第四部分：分类算法分类算法是基于机器视觉的苹果分拣中的关键技术，它决定了分拣的准确性和效率。
采用机器学习算法，通过对已经标注好的苹果图像进行训练，建立分类模型。
常用的分类算法有支持向量机、决策树、神经网络等。
分类算法的准确性可以通过交叉验证等方法进行评估，同时也可根据误差分析来进一步优化算法的性能。
第五部分：实验与结果分析为了验证基于机器视觉的苹果分拣技术的可行性和有效性，进行了一系列实验。
实验使用了市场上常见的苹果品种，采集了大量的苹果图像作为训练和测试数据。
结果表明，所提出的苹果分拣系统在分拣效率和准确性方面具有较高的表现。
基于机器视觉的红富士苹果自动分级算法设计
理论与算法2019.01基于机器视觉的红富士苹果自动分级算法设计苗艳华，杜青，沈花玉(天津天狮学院信息与自动化学院，天津，301700 )摘要：水果分级是水果商品化处理的重要一环,为实现苹果自动分级，本文以红富士苹果为测试对象，设计了基于机器视觉的自动分级算法。
该算法首先对苹果图像进行灰度化、平滑、增强、分割、边缘提取等预处理；然后综合果径大小、红色着色比及果形圆度三种特征进行自动分级。
该方法较单一特征的分级算法更符合实际需求，经实验验证，分级正确率可达90%,具有一定的应用价值。
关键词：机器视觉；苹果；自动分级Design of Red Fuji Apple Automatic Grading Algorithm Based onMachine VisionMiao Yanhua,Du Qing,Shen Huayu(Institute of Information and Automation,Tianjin Tianshi College,Tianjin, 301700)Abstract:Fruits grading is an important operational link in commercial treatment of fruit.In orderto achieve apple automatic grading,taking the Red Fuji apple as test object,the paper proposed an apple grading algorithm based on machine vision.Firstly,image processing technology was usedto denote the original image in order to grayscale,denoise,enhancement,segmentation,contour extraction and other processing.Then,extract the diameter,red coloring rate and roundness valueof apple.Finally,the apple can be classified via the pared with a single feature classification,the grading algorithm is more effective and suitable.Simulation results show that the accuracy rate of the grading algorithm can up to 90%, with certain application value.K e y w o r d s:machine vision;apple;automatic grading0引言机器视觉技术应用于水果的品质检测，既可以提高检测 的准确性,又节省了大量劳动力。
【精品】基于机器视觉的苹果大小自动分级方法
基于机器视觉的苹果大小自动分级 方法
农机化研究2008年 江旺
摘要
介绍了采用机器视觉的苹果大小 自动分级，利用CCD摄像机获取 苹果的样本图像，应用MATLAB 软件编程实现了对样本图像的背 景去除、二值化、图像平滑、特 征量提取和图像标定等处理，参 照苹果分级的国家标准完成了苹 果自动分级。 试验表明，此方法分级精度高， 且速度快。
3 自动分级 3．1分级原理
• 利用图像标定比例对检测到的特征量进行 转化，可以得到苹果的实际直径。苹果大 小分级可以按照国家标准进行在GB106589中，关于苹果直径分级参数如表1所示。
3．2 分级结果分析
• 文中以红富士为研究对象，选取64个样本 进行分级。视觉分级结果和人工分级结果 见表2所示。
• • • •
1 分级系统构成及图像采集过程 2 视觉检测样本图像处理 3 自动分级 4 结论
1 分级系统构成及图像采集过程 1．1 分级系统构成
• 分级系统主要由苹果输送翻转机构、机器 视觉识别系统和分级机构组成，如图1所示。
1．2 图像采集过程
• 试验时，调节CCD摄像头的焦距和苹果输 送翻转部分的速度，直到采集苹果图像清 晰为止，锁定焦距和苹果输送翻转部分的 速度。CCD摄像头采集苹果视频信号存储 在数码录像带上。试验结束后，视频信号 通过USB接口传输到微机，并以MPEG格 式存储，称为视觉检测样本。
谢谢
去除背景后的图像如图2所示。
2．2 二值化
• 图像二值化处理是特征量提取所必需的。 去除与边缘相连的背景物后，图像还是真 彩色图像。为将图像变换成二值图像，应 将图像变换成灰度图像。 • 实现彩色图像灰度化可使用如下语句： • x2=mat2gray(x1)：
基于计算机视觉的苹果自动分级技术
基于计 算机视 觉 的水 果分级技术 最主要 的是对 图像进行 预处理 ， 以供后期特征值获取 图像预处理主 要是过程是 ： 平滑 去噪、 背景分割 、 边界提取 常见 的图像噪音主要为 电子产品大 量脉冲造成高斯噪音和光源导致的椒盐噪音 【 ｌ Ｉ 。 但实际应用 中， 通常 苹果处于 平缓稳 定的传送 带上 ， 所 以在 获取图像 的过 程 中电子产 品对于图像的影响基本可 以忽略 不计 ， 所 以光源 导 致 的椒盐 噪音就 是主要的需要考虑 的因素 。因此 ， 可 以采 用
显。
陷三个方面 。分级算法设计流程如 图 １ 所示 。
２ ． ２图像 特 征 值 获 取
Ｈ Ｓ Ｖ模 型很适合基 于人视觉 系统对彩色感 知特性 的图像 处理。这里使用 Ｈ Ｓ Ｖ模型对颜 色进行处理［ Ｏ ｌ 。 Ｈ Ｖ Ｓ区域彩色判 定具体实现如下：
１ ） 色彩获取处理。
特征值获取 ； 最 后 根 据 所 获得 的特 征 值 以及 一 定 的 标 准 对 水 果
进行分级。
通常情况 下， “ 椒 盐去噪”主要是针对 二值 图像进行处理 ， 的， 这 会在 一定程度 上对“ 颜 色特 征值 ” 获取 的准确性 造成 影 响， 因此在“ 椒 盐去 噪 ” 时必 须在保 留图像彩 色的特 性的前 提 下， 完成去噪。基于这种特 殊需求， 这里对传 统的“ 椒盐去噪” 算
实际应用中 ， 虽然获 取的图像 背景相对 简单 。但背景 的颜 色还可能对颜色特征值 的获取产生一定影响。为使系统具有更 强的适应性 ， 需对苹果对象进 行分割 。主要操作可分两步完成 ： １ ） 将图像 转化 为二值 图像 ； ２ ） 将 二值 图像进行堆叠。
（ ３ ）边 界 提 取
法 进 行 了改 良 。主 要 步 骤 如 下 ： １ ） 将 获取 的 苹 果 图像 依 红 黄 蓝 三 种 象 限分 离 ， 得 三 个 象 限 的单 色 二 维 图像 ；
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述1. 引言1.1 研究背景苹果是一种重要的水果，具有广泛的市场需求和种植面积。
苹果园果实识别技术的研究在现代农业中具有重要意义。
传统的果实识别主要依靠人工目测，这种方法效率低下、耗时费力且容易出错。
而基于机器视觉的果实识别技术可以通过图像处理和模式识别技术，实现对苹果园中不同果实的自动化识别和分类，极大地提高了识别准确性和效率。
随着农业智能化的发展，苹果园果实识别技术得到了越来越多的研究关注。
通过引入机器学习、深度学习和人工智能等技术，可以实现对苹果园中果实的精准识别和统计。
这不仅有助于提高苹果园的生产效率和质量，还可以减少人力成本和避免人为误差。
研究基于机器视觉的苹果园果实识别技术具有重要的实际意义和应用前景。
1.2 研究意义：苹果园果实识别技术是机器视觉领域的研究热点之一。
研究这一技术的意义在于可以提高农业生产效率、降低劳动成本、减少人为误差，实现智能化的果园管理。
随着人口增长和粮食安全问题的日益突出，果园的管理和生产过程要求更高效、更精准。
通过基于机器视觉的果实识别技术，可以对果园中的果实进行智能化识别和监测，帮助农民提高果实的产量和质量，提高农业生产的效益。
苹果园果实识别技术的研究还对推动农业现代化、促进农业科技进步具有积极的意义。
引入机器视觉技术可以使农业生产更加智能化、信息化，助力农业产业向着更加高效、环保的方向发展。
在当前社会对可持续发展的追求下，苹果园果实识别技术的研究对于推动农业产业结构调整和提升农业品质具有重要的意义。
2. 正文2.1 苹果园果实识别技术概述苹果园果实识别技术是指利用机器视觉和图像处理技术来识别和检测苹果园中的果实。
该技术主要应用于果园管理和农业生产中，可以帮助农民实现果实的自动化采摘、智能分级和病虫害监测等功能，提高生产效率和果实质量。
苹果园果实识别技术通常包括图像采集、预处理、特征提取和分类识别等步骤。
通过摄像头或无人机等设备获取果园图像数据，然后对图像进行预处理，包括去噪、增强和分割等操作，以提高后续处理的准确性和效率。
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述一、果实图像采集果实图像采集是机器视觉果实识别系统的第一步，其质量直接影响果实识别的准确性。
目前，常用的果实图像采集方式包括摄像机拍摄、无人机航拍和机器人自动采集等。
摄像机拍摄是最为常见的方式，一般采用数字相机或高分辨率摄像头进行拍摄，这种方法简单易行，成本低廉，但需要人工操作，效率较低。
无人机航拍是一种新型的果实图像采集方式，通过搭载摄像头的无人机进行航拍，可以实现大面积果园的高效图像采集，但存在飞行高度、天气条件和设备成本等限制。
机器人自动采集是最为高效的图像采集方式，通过自动化设备实现果园内果实的自动采集和图像采集，降低了人力成本和提高了效率，但需要在果园内部署大量的机器人设备。
二、图像处理与分析果实图像采集后，需要对图像进行预处理和分析，以提取果实的特征信息。
常用的图像处理方法包括图像去噪、图像增强、边缘检测、色彩分割等。
去噪是为了减少图像中的噪声干扰，提高果实特征的可视度；图像增强是为了增强图像的对比度和清晰度，使果实的特征更加突出；边缘检测是为了识别果实的轮廓和形状；色彩分割是为了提取果实的颜色信息。
图像处理和分析是果实识别的关键步骤，影响了后续果实识别算法的准确性和高效性。
三、果实识别算法果实识别算法是机器视觉果实识别系统的核心部分，其目标是通过图像处理和分析的结果，实现对果实的自动识别和分类。
目前，常用的果实识别算法包括基于颜色特征、形状特征和纹理特征的算法。
基于颜色特征的算法是最为常见的方法，通过果实的颜色信息进行识别和分类；基于形状特征的算法主要是通过果实的轮廓信息进行识别和分类；基于纹理特征的算法是通过果实表面的纹理信息进行识别和分类。
还有一些基于深度学习的果实识别算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），这些算法能够自动学习和提取图像中的高阶特征，具有很高的识别准确度和鲁棒性。
四、研究现状与展望目前，基于机器视觉的苹果园果实识别研究已经取得了一定的进展，但依然存在一些问题和挑战。
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述随着人工智能领域的不断发展，在农业领域，利用机器视觉技术对果实进行识别已成为可行的解决方案。
本文将对基于机器视觉的苹果园果实识别研究进行综述。
一、研究背景苹果作为我国重要的果树之一，其病虫害等问题一直是困扰果农的重要问题。
苹果果实的质量不仅关系到果农的经济收益，同时也关系到消费者对果品的认可度和信任度。
因此，确保苹果果实的质量，提升种植效益已成为苹果种植业的重要目标。
传统的果实识别通常是通过人眼进行，这样不仅费时费力，且难以避免出现误差。
利用机器视觉技术进行果实识别，可以提高识别的准确率和速度，减少人工干预，提升效率。
二、研究现状利用机器视觉技术进行苹果果实识别已有很多研究。
其中，多数采用了数字图像处理技术、机器学习技术等方法，将这些方法综合运用，实现对苹果的自动非接触式检测和病虫害的识别。
1.数字图像处理技术针对苹果果实的外观特征，研究人员采用颜色空间转换法、边缘检测法、形态学处理法以及区域生长法等数字图像处理技术，实现了对苹果果实的有效提取。
2.机器学习技术利用机器学习技术训练模型，可以实现对苹果果实的自动分类和检测。
研究人员利用影像处理软件，提取苹果表面的特征，让模型自主学习，并能够自动判断识别苹果品种及是否有病虫害。
3.综合应用三、研究展望尽管利用机器视觉技术进行苹果园果实识别已经有了很多研究，但研究人员还需进一步实现技术的使能和应用发展。
下一步应从以下几方面着手：1.优化算法研究人员需要针对不同果实特征优化算法模型，提高模型的准确率和鲁棒性。
2.提高数据质量由于果实的种类、形状、大小、颜色等参数差异较大，为了提高模型训练效果，研究人员需要大量采集高质量的数据集，以避免模型过拟合和欠拟合的问题。
3.加强应用研究研究人员需要在果农群体中深度调研，了解农民的实际需求，加强技术应用的研究，提高果农的种植效益和果品质量。
总之，利用机器视觉技术进行苹果园果实识别已经成为提高苹果种植效益和果品质量的有效解决方案。
浅析基于计算机视觉技术的水果分选机
浅析基于计算机视觉技术的水果分选机摘要：近年来，随着我国农产品的科技发展和生活水平的提高，对水果的品质也有了更高的要求，为了提高水果加工的质量和减少劳动力损失，便有了水果分选机的产生。
而基于计算机视觉技术的水果分选机，由于其基于计算机视觉技术可以一次性完成水果完整性、果形、尺寸、损伤、成熟度等数据的检测而受到诸多企业的青睐。
关键词：水果分选机、计算机视觉引言目前，市场上销售的水果大多数还需要依靠人工实现挑选和分级，而人工分级存在着许多缺点，例如消耗的劳动力大，效率低，分选精度低等，造成劳动力大量损失和时间成本的浪费。
水果分选机的产生解决了过去劳动量大，生产效率低，分选精度不稳定和时间浪费等的问题，目前取得了较为不错的成绩，可以说是帮了一些农户的大忙，受到果农的一致好评。
水果分选的整个过程不做化学添加，水果不会损失原有的风味，分选后的营养、卫生、口感等都得到较好的保存。
此外，水果分选机不但称量准确，而且不伤害果实和果肉，易操作，适用于果农。
而根据水果的检测指标不同，水果分选机还有较多的分类，可分为大小分选机、重量分选机、外观品质分选机和内部分选机。
其中大小分选机是按照水果大小进行分选，应用广泛，主要用于苹果类等圆形水果的分选。
外观品质分选机是按水果的大小、表面、色泽、形状、成熟度等进行分选的分选机。
内部品质分选机主要是检测水果的糖度、硬度、酸度和内部缺陷等指标。
通常水果内部品质依靠破坏性检验方法。
而水果硬度的检测方法主要有变形法和声学法。
系统总体组成本文描述的基于计算机视觉技术的水果分选机主要组成部分包括投料口、输送带、图像采集设备、图像处理设备、工控机、出料口等。
工作原理大致是输送带将投料口处的水果等速输送至图像采集设备处（CCD摄像机），图像处理设备得出数据后，工控机根据数据将水果通过输送带分选至不同的出料口，从而完成分选。
基于计算机视觉技术的水果分选机一般属于外观品质分选机。
水果品质的检测利用计算机视觉技术同时完成水果分级：如重量、大小、形状、颜色、果面缺陷等外观品质指标的检测，并根据检测到的信息进行实时自动化分级。
基于计算机视觉的水果分级检测系统的设计
I 基于计算机视觉的水果分级检测系统的设计摘要计算机视觉应用于水果的品质检测，带来了许多方便。
既可以提高检测的精度、准确度。
又节省了大量的劳动力，让人们从繁重的人工检测工作中解脱出来。
本文以苹果为研究对象，研究了计算机视觉技术应用于水果分级检测的基本理论和方法。
研究了苹果图像的预处理，包括平滑滤波、图像的灰度化以及图像的二值化。
研究了苹果的大小检测。
先把苹果图像与背景分离，再计算出苹果图像的像素点数，通过预先测定出的一个像素点与真是面积的比值，进而算出苹果的真是面积，最后通过直径的大小来确定苹果大小等级。
研究了苹果的颜色检测，通过HIS颜色模型中的H分量来判定出苹果的着色面积，通过着色面积与苹果的大小做比，得出苹果的着色比，通过着色比来判定苹果颜色等级。
研究了苹果的缺陷检测。
对苹果图像的灰度化，再通过用合适的阀值二值化图像确定出缺陷区域，在通过一些简单的运算得出缺陷的面积，通过缺陷的面积确定苹果的缺陷等级。
关键词：计算机视觉，图像处理，水果分级II The Design of Fruit Grading Detection System Based onComputer VisionABSTRACTComputer vision applied to fruit quality inspection, brought a lot of convenience. Can enhance the detection accuracy. And save a lot of people's labor from the heavy manual inspection work in earnest. So today I will introduce the basic theory and methods of a technology which can detect fruit ,this technology takes apple as the research object .Apple image preprocessing, including filtering, the grayscale of the image and the binarization of images.The size of the detection of apple. Departing apple's image and background first, secondly ,calculate the number of the apple image's pixels. Thirdly ,calculate the area of the apple in real through the predetermined ratio of a pixel area and its real area.Finally,determine the apple's size class through diameter .The color of apple detected by its color model HIS.We use the component H in HIS model to determine apple's colored area, through the ratio of the colored area's size and the apple's size in real we can find out the color ratio. So we can determine the class of color through color ratio.The apple defect detection.We should make out the grayscale image of the apple at first, and then by using the appropriate threshold of the binary image to determine the defect area, so we can draw out the area of the detection through some simple operations .Finally we can determine the defect level of this apple through the area of detection.Key words:Computer vision, image processing, fruit gradingIII目录1绪论 (1)1.1 研究的目的与意义 (1)1.2 国内外研究的现状 (1)1.2.1 国外情况 (1)1.2.2国内情况 (2)1.3 研究内容 (2)1.4 技术路线 (2)1.5 本章小结 (3)2图像预处理方法研究 (4)2.1 引言 (4)2.2 图像的平滑处理 (4)2.2.1 中值滤波法 (5)2.2.2 快速中值滤波 (5)2.2.3 邻域平均法 (5)2.4图像的二值化 (7)2.5 本章小结 (8)3 苹果的大小检测 (9)3.1 引言 (9)3.2 大小检测分级研究 (9)3.3 苹果大小特征提取 (11)3.4 苹果大小分级试验与结果 (12)3.5 本章小结 (12)4.1 引言 (13)4.2 颜色模型 (13)4.3苹果表面颜色特性分析 (17)4.4 苹果颜色着色度提取与等级划分 (17)4.5 本章小结 (18)5 水果的缺陷检测 (19)5.1引言 (19)5.2水果缺陷检测研究 (19)5.3水果缺陷检测试验与结果 (21)5.4本章小结 (23)IV6 水果分级的系统研究 (24)6.1引言 (24)6.2系统工作原理 (24)6.3本章小结 (26)致谢 (27)参考文献 (28)基于计算机图像处理的水果分级检测系统的设计 11绪论1.1 研究的目的与意义自古以来我们国家就是一个农业大国，农业在国民收入中占据了很大的比重。
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2009年11月农业机械学报第40卷第11期基于机器视觉和信息融合的邻接苹果分割算法3张亚静 李民赞 刘 刚 乔 军(中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,北京100083) 【摘要】 提出了利用亮度和颜色的信息融合来分割邻接苹果的方法。
首先使用Lab 模型对苹果图像进行分割,然后计算分割后每个区域的面积,并判断其是否为邻接苹果区域。
接着在邻接区域内计算亮度信息,利用亮度产生的亮斑对邻接苹果进行分割。
这样,在邻接区域以外的部分,亮度信息产生的噪声被Lab 模型的信息屏蔽,而邻接区域以内的部分,具有惟一性的亮度信息可以较好分割经Lab 模型处理后的邻接苹果。
实验表明,此算法对邻接苹果识别非常有效,识别率大于92189%,而且算法简单快速,平均每幅图片识别时间小于015s 。
关键词:苹果 机器视觉 信息融合 图像分割中图分类号:S24;TP391文献标识码:ASeparating Adjoined Apples B ased on Machine Visionand Information FusionZhang Yajing Li Minzan Liu G ang Qiao J un(Key L aboratory of Modern Precision A griculture System Integration Research ,Minist ry of Education ,China A gricultural U niversity ,Beijing 100083,China )AbstractA method using intensity and color information for separating adjoined apples was proposed.First ,Lab model was employed to segment the apple images ,followed by each segmented area was calculated to judge whether they were adjoined area or not.Then the intensity information was added to the adjoined area ,and the light spot of apple was used to separate the adjoined apples.Thus ,the noise from intensity information was screened by the Lab information in the area besides adjoined apples ,and the adjoined apples was segmented using the unique intensity information in the adjoined area.The result of segmentation showed that the success rate is over 92189%.It is useful to use the algorithm in practical recognition of apple fruits.K ey w ords Apple ,Machine vision ,Information fusion ,Image segmentation收稿日期:2008212217 修回日期:20092012093国家“863”高技术研究发展计划资助项目(2006AA10Z255、2007AA10Z207)作者简介:张亚静,博士生,主要从事农业信息化技术研究,E 2mail :yaking333@通讯作者:李民赞,教授,博士生导师,主要从事农业信息化技术和精细农业研究,E 2mail :limz @ 引言苹果采摘机器人是农业机器人的一个重要应用领域,其工作的首要任务就是目标果实识别。
在识别过程中,单个苹果果实识别比较容易,但多个果实处于邻接状态时识别比较困难。
经图像分割后,邻接苹果容易被识别为连在一起的一个整体,识别出的质心坐标是果实整体的坐标,而不是单个果实的坐标。
这种情况下,不仅果实识别率受到影响,而且果实还有可能被坚硬的机械手损伤[1～4]。
因此,如何识别出每一个苹果的质心坐标就成为一个亟待解决的问题。
目前国内外在邻接生物对象识别方面已取得一些进展[5～11]。
但是大部分文献是针对采摘机器人视觉系统及图像分割方法,比如双目立体视觉法、阈值分割法、人工神经网络等方法,但具体到邻接果实识别方面则报道较少,而邻接果实的识别又是果实识别的难点之一。
目前对于邻接果实的识别方法大多对水果的裸露面积都有要求,少于一定面积,用这种根据形状识别的方法就不适用。
此外,在很多方法中,还需要使用一些图像处理方法消除或减少光照对果实识别的影响。
本文针对果树上邻接水果的识别,提出一种邻接区域信息融合方法,充分利用光照对果实的影响,在图像分割时使用亮度信息和颜色信息将邻接水果预以区分。
图1 不同处理方法的图像分割结果Fig.1 Result of different methods(a )原图 (b )二值化图 (c )亮度图 (d )Lab 分割图1 分割算法供试品种为北京市近郊某苹果园中处于收获期(10月)的红富士苹果,呈红色,在晴天条件下,使用CMOS 彩色摄像机(中国大恒DH 2HV3103UC 型)进行实地拍摄,获取图像分辨率为512×512。
图1a 是采集的图像样本的一个实例。
可以看到,图像中邻接在一起的苹果有A 、B 、C 共3个区域;当对图像进行分割后,邻接苹果的部分显示为连在一起的一块区域,如图1b 所示。
这样获取质心位置信息时,就会将这一片苹果识别为一个整体而计算整个整体的质心坐标,如图1b 中的点D ,而不是每一个苹果的质心坐标,因此降低了识别率。
对于苹果识别来说,通常认为自然环境下亮度不高(阴天)时是比较有利的拍摄时间。
因为苹果是球形水果,在阳光下容易形成亮斑,在图像二值化时,亮斑就转化为空洞(如图1b 的区域E )或缺失部分(如图1b 的区域F ),减少了苹果的图像信息,降低了识别率[7]。
然而,通过观察苹果图像,可以发现苹果亮斑具有惟一性,也即只有面向阳光的那一个曲面可能出现亮斑,并且每个苹果只出现一块亮斑。
因此考虑不把亮斑作为干扰,反而充分利用亮斑的惟一性来区分邻接在一起的苹果。
亮度信息(亮斑)的提取主要选用基于视觉原理的HIS 色彩模型,利用I (亮度)分量首先对图像进行分割。
亮度分量和R G B 模型转换公式为:I =1/3(R +B +G )。
通过亮度分割,整幅图像亮度较高的部分会被提取出来,包括苹果、树叶、背景中的亮斑,如图1c 所示。
苹果部分的亮斑是需要的,用来区分邻接在一起的苹果,但树叶和背景中的亮斑是不需要的,要想办法去掉这些噪声。
所以提出了利用Lab 模型去除树叶和背景中亮斑的第二步算法。
Lab 色彩模型是根据色度和亮度组成的三维空间图,它适用于一切光源色或物体色表示与计算。
其中,L 表示心理明度,a 、b 为心理色度,反映到坐标系统中,+a 表示红色,-a 表示绿色,+b 表示黄色,-b 表示蓝色。
观察从自然环境下拍摄的苹果图像:成熟苹果颜色为红色,其背景颜色为绿色。
从以上对色彩模型的介绍可知,Lab 色彩模型中a 通道两端所代表的颜色正好是成熟苹果颜色与背景颜色。
因此,对于成熟的红富士苹果,Lab 色彩模型的a 通道是分割果实与背景一种非常有效的特征。
R G B 与Lab 间的转换关系为[7]L =116(01229R +01587G +01114B )1/3-16a =500[11006(01607R +01174G +01201B )1/3- (01299R +01587G +01114B )1/3]b =200[(01299R +01587G +01114B )1/3- 01846(01066G +11117B )1/3]根据a 通道特征值进行分割,可以保留尽量多的苹果信息,而同时摒弃较多的背景信息,但是Lab 模型还是无法将邻接的苹果分开,如图1d 所示。
根据以上分析,提出将根据Lab 模型分割出的苹果区域与亮度信息分割出的苹果区域进行叠加,依据各自的特点,分割邻接苹果。
叠加与分割方法如下:(1)利用Lab 模型的a 通道进行分割。
对分割后的结果进行补洞处理,便于与亮度分割的区域叠加。
(2)判断邻接苹果区域。
对于在相同距离、相同生长时期拍摄到的多张苹果图像来说,其单个果实面积差别并不大,确定一个阈值S 。
计算经过上一步分割后每个区域的面积,如果此面积大于阈值,就认为是多果邻接的情况,阈值的确定将在实验部分详加说明。
181第11期 张亚静等:基于机器视觉和信息融合的邻接苹果分割算法(3)在邻接区域内,利用I 值进行分割。
I 值也需要确定阈值I t 以便理想地提取亮斑。
在邻接区域内的果实分割取决于I 值的分割结果,在邻接区域外的图像分割取决于Lab 模型分割结果。
总之,在邻接区域以外的部分,亮度信息产生的噪声被Lab 模型的信息屏蔽,而邻接区域以内的部分,具有惟一性的亮度信息可以较好分割经Lab 模型处理后邻接在一起的苹果。
在分割过程中,单果面积阈值S 和分割亮度阈值I 是其中2个比较重要的参数。
2 实验如前所述,单果面积阈值S 和分割亮度阈值I t 是决定分割成败的关键参数。
此两参数将受到苹果品种、种植区域、天气条件等的影响,现阶段还无法通过理论计算获得。
本研究限定红富士苹果品种,种植区域为北京市郊区,晴天,图像拍摄的距离为110～115m ,经过统计实验分析,单果面积阈值S =3000,分割亮度阈值I t =157。
针对不同邻接苹果的情况,选取了8张在自然环境中晴天条件下拍摄的苹果图像,如图2所示。
8张图像共有123个苹果,邻接情况各异,有单个分离的,也有相互紧靠或重叠的,也有被叶子或其他物体遮挡的。
识别的目的是将邻接在一起的苹果分割开,获取每个苹果的质心坐标。
分割与识别结果如表1所示。
从表1中可以看到,获得了良好的识别效果。
正确识别的苹果果实为118个,识别率达92189%。
有3幅图像识别效果完全正确,3幅图像误差仅为1个果实,只有图2f 和图2h 的误差超过2个果实,识别数量均少于实际数量的原因是对邻接区域的判断出现了失误。
由于有的单个苹果的亮度信息并不明显甚至没有,因此忽略了这些苹果的信息,从而仅使用Lab 的结果进行了分割,并未使用亮度信息,没有将邻接的苹果分开,导致识别数量减少。